Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (, XAI) – dziedzina badań w ramach sztucznej inteligencji, która bada metody wyjaśniania złożonych modeli zapewniające możliwość nadzoru nad algorytmami SI. Celem wyjaśnialności jest rozumowanie leżące u podstaw decyzji lub przewidywań algorytmów sztucznej inteligencji, aby uczynić je bardziej zrozumiałym i przejrzystym. XAI pomaga dostarczyć wymagania użytkowników dotyczące oceny bezpieczeństwa i kontroli automatycznego podejmowania decyzji w aplikacjach i stanowi podejścia alternatywne do koncepcji czarnej skrzynki, w której nawet projektanci modelów nie potrafią wyjaśnić, dlaczego określona decyzja została podjęta.
Zobacz też zgodność sztucznej inteligencji
Przypisy
Linki zewnętrzne "Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja (XAI)", Polskie Towarzystwo Informatyczne w serwisie YouTube "Wyjaśnialna sztuczna inteligencja: od metod do nowych spostrzeżeń", Politechnika Warszawska w serwisie YouTube
Kategoria:Sztuczna inteligencja